清流县建设局网站排版设计怎么做

Voice模块 

语音识别（ASR）：将语音转为文本，支持流式和非流式。

语音合成（TTS）：将文本转为语音。

VAD（语音活动检测）：检测音频中是否有人声。

流式识别，确认哪个地方需要加逗号终止截断。

    bool is_endpoint = recognizer.IsEndpoint(s.get()); // 是否检测到端点

端点检测配置：

struct EndpointConfig {// For default setting,// rule1 times out after 2.4 seconds of silence, even if we decoded nothing.// rule2 times out after 1.2 seconds of silence after decoding something.// rule3 times out after the utterance is 20 seconds long, regardless of// anything else.EndpointRule rule1;EndpointRule rule2;EndpointRule rule3;void Register(ParseOptions *po);EndpointConfig(): rule1{false, 2.4, 0}, rule2{true, 0.4, 0}, rule3{false, 0, 20} {}EndpointConfig(const EndpointRule &rule1, const EndpointRule &rule2,const EndpointRule &rule3): rule1(rule1), rule2(rule2), rule3(rule3) {}std::string ToString() const;
};

1. EndpointRule 判定逻辑

每个EndpointRule的核心字段有：

• must_decoded_something（是否必须识别出内容）

• min_trailing_silence（静音时长阈值，单位：秒）

• min_utterance_length（最短语音段时长，单位：秒）

判定流程如下：

1. must_decoded_something = false

• 只要静音时长 ≥ min_trailing_silence，无论是否识别出内容，都可以触发端点。

1. must_decoded_something = true

• 必须已经识别出内容（即ASR输出过文本），且静音时长 ≥ min_trailing_silence，才会触发端点。

1. min_utterance_length > 0

• 只要当前语音段长度 ≥ min_utterance_length，无论其它条件，直接触发端点。

实际判定时，三条规则只要有一条满足就会触发端点（即“或”关系）。

2. 与VAD的关系

• VAD（语音活动检测）负责判断每一帧音频是“说话”还是“静音”。

• 端点检测（Endpointing）依赖VAD的结果，统计“静音”持续时长。

• 只有VAD判定为“静音”时，才会累计静音时长，进而判断是否满足min_trailing_silence。

简言之：

• VAD是底层的“静音/有声”判定器。

• EndpointRule是基于VAD结果的“分句/分段”策略。

多规则联合决策的端点检测机制，通过三个并行规则覆盖不同场景：

• 规则1：长时间静音强制截断（防漏检）-2.4s

• 规则2：内容后静音检测（自然停顿）-0.4s

• 规则3：最大时长限制（系统保护）-20s

static int32_t RecordCallback(const void *input_buffer,void * /*output_buffer*/,unsigned long frames_per_buffer,  // NOLINTconst PaStreamCallbackTimeInfo * /*time_info*/,PaStreamCallbackFlags /*status_flags*/,void *user_data) {//wait 标志位实现音频采集与TTS播放的互斥，// 当 wait=false 时（TTS已经播报完毕），将音频数据送入识别流水线if (!wait) {//PortAudio 回调要求 void* 通用指针，因此需要强制转换为语音识别流水线专用的 OnlineStream 对象指针auto stream = reinterpret_cast<sherpa_onnx::OnlineStream *>(user_data);// 音频数据注入：stream->AcceptWaveform(mic_sample_rate,reinterpret_cast<const float *>(input_buffer),frames_per_buffer);}return stop ? paComplete : paContinue;
}

识别到一句话后，文本通过ZeroMQ发送给LLM，随后等待TTS播放完毕再继续采集。

tts在播报的时候要避免voice获取，这样会乱的，因此要有wait标志位

1. 函数作用

• 这是 PortAudio 的音频采集回调函数，每采集到一帧音频数据就会被自动调用一次。

• 其主要任务是：将采集到的音频数据送入流式ASR识别流水线。

1. wait 互斥机制

• wait 是一个全局标志位，用于控制音频采集与TTS播放的互斥。

• 当 wait == true 时，说明TTS正在播报，暂停音频采集，防止ASR和TTS同时占用音频资源。

• 当 wait == false 时，说明TTS已播报完毕，允许采集音频并送入ASR。

1. user_data 强制类型转换

• PortAudio 的回调接口只能传递 void* 指针。

• 这里将其强制转换为sherpa_onnx::OnlineStream*，即ASR识别流水线的流对象指针。

1. 音频数据注入

• stream->AcceptWaveform(...) 将采集到的音频帧（以 float 格式）送入ASR流。

• 参数说明：

• mic_sample_rate：采样率（如16000Hz）

• reinterpret_cast<const float *>(input_buffer)：将原始音频缓冲区转换为 float 指针

• frames_per_buffer：本次采集的帧数

1. 回调返回值

• 如果 stop == true（如收到 Ctrl+C），返回 paComplete，通知 PortAudio 停止采集。

• 否则返回 paContinue，继续采集下一帧。